From b2c58746e59b23ad8f123dcf1384142790eef964 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: =?UTF-8?q?Pawe=C5=82=20Sk=C3=B3rzewski?= <pawel.skorzewski@amu.edu.pl>
Date: Fri, 8 Apr 2022 09:24:18 +0200
Subject: [PATCH] Naiwny klasyfikator bayesowski

---
 wyk/06_Naiwny_klasyfikator_bayesowski.ipynb | 50 ++++++++++++++++-----
 1 file changed, 39 insertions(+), 11 deletions(-)

diff --git a/wyk/06_Naiwny_klasyfikator_bayesowski.ipynb b/wyk/06_Naiwny_klasyfikator_bayesowski.ipynb
index e23bbe9..7c99049 100644
--- a/wyk/06_Naiwny_klasyfikator_bayesowski.ipynb
+++ b/wyk/06_Naiwny_klasyfikator_bayesowski.ipynb
@@ -105,7 +105,7 @@
     "\n",
     " * Wartość wyrażenia normalizacyjnego nie wpływa na wynik klasyfikacji.\n",
     "\n",
-    "_Przykład_: obserwacja nietypowa ma małe prawdopodobieństwo względem dowolnej klasy, wyrażenie normalizacyjne sprawia, że to prawdopodobieństwo staje się porównywalne z prawdopodobieństwami typowych obserwacji, ale nie wpływa na klasyfikację!"
+    "*Przykład*: obserwacja nietypowa ma małe prawdopodobieństwo względem dowolnej klasy, wyrażenie normalizacyjne sprawia, że to prawdopodobieństwo staje się porównywalne z prawdopodobieństwami typowych obserwacji, ale nie wpływa na klasyfikację!"
    ]
   },
   {
@@ -119,8 +119,8 @@
     "### Klasyfikatory dyskryminatywne a generatywne\n",
     "\n",
     "* Klasyfikatory generatywne tworzą model rozkładu prawdopodobieństwa dla każdej z klas.\n",
-    "* Klasyfikatory dyskryminatywne wyznaczają granicę klas (_decision boundary_) bezpośrednio.\n",
-    "* Naiwny klasyfikator baywsowski jest klasyfikatorem generatywnym (ponieważ wyznacza $P( x \\,|\\, y )$).\n",
+    "* Klasyfikatory dyskryminatywne wyznaczają granicę klas (*decision boundary*) bezpośrednio.\n",
+    "* Naiwny klasyfikator bayesowski jest klasyfikatorem generatywnym (ponieważ wyznacza $P( x \\,|\\, y )$).\n",
     "* Wszystkie klasyfikatory generatywne są probabilistyczne, ale nie na odwrót.\n",
     "* Regresja logistyczna jest przykładem klasyfikatora dyskryminatywnego."
    ]
@@ -135,7 +135,7 @@
    "source": [
     "### Założenie niezależności dla naiwnego klasyfikatora bayesowskiego\n",
     "\n",
-    "* Naiwny klasyfikator bayesowski jest _naiwny_, ponieważ zakłada, że poszczególne cechy są niezależne od siebie:\n",
+    "* Naiwny klasyfikator bayesowski jest *naiwny*, ponieważ zakłada, że poszczególne cechy są niezależne od siebie:\n",
     "$$ P( x_1, \\ldots, x_n \\,|\\, y ) \\,=\\, \\prod_{i=1}^n P( x_i \\,|\\, x_1, \\ldots, x_{i-1}, y ) \\,=\\, \\prod_{i=1}^n P( x_i \\,|\\, y ) $$\n",
     "* To założenie jest bardzo przydatne ze względów obliczeniowych, ponieważ bardzo często mamy do czynienia z ogromną liczbą cech (bitmapy, słowniki itp.)"
    ]
@@ -370,7 +370,11 @@
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": 9,
-   "metadata": {},
+   "metadata": {
+    "slideshow": {
+     "slide_type": "subslide"
+    }
+   },
    "outputs": [
     {
      "name": "stdout",
@@ -474,7 +478,11 @@
   },
   {
    "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
+   "metadata": {
+    "slideshow": {
+     "slide_type": "subslide"
+    }
+   },
    "source": [
     "Aby teraz przewidzieć klasę $y$ dla dowolnego zestawu cech $x$, wystarczy sprawdzić, dla której klasy prawdopodobieństwo *a posteriori* jest większe:"
    ]
@@ -482,7 +490,11 @@
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": 13,
-   "metadata": {},
+   "metadata": {
+    "slideshow": {
+     "slide_type": "notes"
+    }
+   },
    "outputs": [],
    "source": [
     "# Funkcja klasyfikująca (funkcja predykcji)\n",
@@ -497,7 +509,11 @@
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": 14,
-   "metadata": {},
+   "metadata": {
+    "slideshow": {
+     "slide_type": "fragment"
+    }
+   },
    "outputs": [
     {
      "name": "stdout",
@@ -520,7 +536,11 @@
   },
   {
    "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
+   "metadata": {
+    "slideshow": {
+     "slide_type": "notes"
+    }
+   },
    "source": [
     "Zobaczmy, jak to wygląda na wykresie. Narysujemy w tym celu granicę między klasą 1 a 0:"
    ]
@@ -528,7 +548,11 @@
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": 15,
-   "metadata": {},
+   "metadata": {
+    "slideshow": {
+     "slide_type": "notes"
+    }
+   },
    "outputs": [],
    "source": [
     "# Wykres granicy klas dla naiwnego Bayesa\n",
@@ -903,7 +927,11 @@
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": 27,
-   "metadata": {},
+   "metadata": {
+    "slideshow": {
+     "slide_type": "notes"
+    }
+   },
    "outputs": [
     {
      "name": "stdout",